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Kromoss es un modelo de generación de imágenes basado en la arquitectura MOSS-Image, disponible en Hugging Face y optimizado para inferencia rápida. Se trata de un ajuste fino completo del modelo base MOSS-Image-Base a una resolución de 1024 píxeles, que utiliza el mismo pipeline de inferencia y cod
Hugging Face ha anunciado la integración del soporte nativo de las unidades de procesamiento de tensores (TPU) en su ecosistema, permitiendo ejecutar modelos de Transformers, Diffusers y Kernels directamente en hardware de Google sin necesidad de intermediarios. Esta novedad elimina la dependencia d
OpenMOSS ha lanzado MOSS-Image, un modelo de difusión de 5.000 millones de parámetros diseñado para generar imágenes con texto legible y control preciso de la composición. El proyecto, disponible en GitHub, ofrece dos versiones: una base y otra finamente ajustada (SFT) con pesos públicos. Su princip
Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo es un checkpoint acelerado de la arquitectura Qwen-Image-2.1, diseñado para la generación de imágenes a partir de texto y la edición de imágenes. Este modelo opera con 8 pasos de denoising y mantiene la misma arquitectura visual de 7B parámetros que su predecesor, permitien
Viggle ha lanzado Qwen-Image-2.1-viggle-turbo, un modelo de generación de imágenes basado en Qwen que ofrece una velocidad de inferencia cinco veces superior a la del modelo base de 40 pasos, reduciendo el tiempo de procesamiento a solo 6 pasos mediante distilación. Esta herramienta permite realizar
Qwen-Image-2.1 es un modelo de generación de imágenes de texto a imagen y edición que se integra en la familia Qwen. Con una arquitectura unificada de 7.000 millones de parámetros, el modelo combina la generación de imágenes con capacidades de edición nativa, destacando por su eficiencia computacion